hive数据库mysql

数据库中有许多微妙的方面，会对应用程序大量的代码产生影响，比如：1、使用非标准数据库功能。每个数据库供应商都会提供一些专属的非标准功能。在大多数情况下，代码中会存在大量使用这些非标准功能的代码，而且经过长年累月的修改和重构，这些代码已经深深扎根于代码库中，而较初的作者早已离职，根本没办法找出当初这样做的原因。2、并发语义。多版本并发控制、可序列化性、可重复读取以及读取已提交数据这些并发模型之间的细微差别并不是无中生有。有关这方面的讨论层出不穷，在大型应用程序保证并发语义的一致性非常关键。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。hive数据库mysql

数据库的主要特点：1、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。2、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性：主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。3、故障恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。hive数据库mysql数据库系统是软件研究领域的一个重要分支，常称为数据库领域。

数据单独性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不只如此，分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响，就像数据并没有在编写程序时被分布一样。在分布式数据库里，数据冗杂是一种被需要的特性，这点和一般的集中式数据库系统不一样。第1点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误，在修复好之前，可以通过操作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用，提高系统的有效性。

数据库系统阶段的数据管理具有以下几个特点：1、对数据进行统一管理和控制，提供了数据的安全性、完整性、以及并发控制。2、程序和数据有较高的单独性。数据的逻辑结构与物理结构之间的差别可以比较大，用户以简单的逻辑结构操作数据而无须考虑数据的物理结构。3、具有良好的用户接口，用户可方便地开发和使用数据库。从文件系统发展到数据库系统，这在信息领域中具有里程碑的意义。在文件系统阶段，人们在信息处理中关注的中心问题是系统功能的设计，因此程序设计占主导地位；而在数据库方式下，数据开始占据了中心位置，数据的结构设计成为信息系统首先关心的问题，而应用程序则以既定的数据结构为基础进行设计。在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

NoSQL与关系型数据库的区别：1、存储方式：传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。而非关系型数据不适合这样的表格存储方式，通常以数据集的方式，大量的数据集中存储在一起，类似于键值对、图结构或者文档。2、存储结构：关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等。hive数据库mysql

NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。hive数据库mysql

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。hive数据库mysql

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